Resultados de Marketing Directo Utilizando Conceptos de Segmentación. RFM: Recency, Frequency, Monetary Value.

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1 Resultados de Marketing Directo Utilizando Conceptos de Segmentación. RFM: Recency, Frequency, Monetary Value. Luis Aburto Lafourcade Gerente de Desarrollo

2 Agenda CRM: Entendiendo y Diferenciando a los Clientes Definiendo CRM El problema de Segmentación La dimensión del tiempo: Ciclo de Vida de los Clientes Metodología RFM Visualización Beneficios asociados Herramientas Analíticas combinadas con RFM Demo de la aplicación RFM

3 CRM

4 Qué es CRM? Customer Relationship Management es una estrategia de negocios para construir relaciones rentables y duraderas con el cliente. Esto implica : Levantar conocimiento acerca de los clientes Entender y diferenciarlos Crearles propuestas valiosas de acuerdo a sus necesidades (cross selling, up-selling) Mejorar su experiencia como cliente

5 Qué resuelve CRM? No tengo una relación de largo plazo con mis clientes Soy incapaz de identificar a mis clientes más valiosos y a los que tienen mayor potencial Mis promociones (packs, descuentos) son inefectivas y costosas Por lo general mis clientes no vuelven y tienen poca lealtad

6 Aplicaciones de Data Mining en CRM Adquisición de nuevos Clientes Predecir que prospectos son probables buenos clientes Probabilidad de no-pago Cross Selling Predecir ofertas relevantes Ofertas de productos en base al ciclo de vida del cliente Retención de Clientes Predecir fuga de clientes Aprender del uso que los clientes dan a mi sistema

7 SEGMENTACIÓN

8 El problema de la segmentación Diferenciar clientes y agruparlos en: grupos heterogéneos entre sí con clientes homogéneos Dos tipos de Segmentación A priori A posteriori Las segmentaciones pueden estar basadas en muchas variables: Variables Demográficas Variables Socioeconómicas Información geográfica (GIS) Más importante para entender a los clientes es QUÉ hacen con nosotros y CÓMO lo hacen: Dimensión Transaccional Dimensión Temporal

9 CICLO DE VIDA DEL CLIENTE

10 Dimensión temporal: Ciclo de Vida del Cliente Adquisición Compra Salida Ingresos Utilidades Pérdida Tiempo Tomado de spps.com

11 Menores Costos de adquisición Adquisición más efectiva Compra Salida Ingresos Utilidades Menores Pérdidas Loss Tiempo Tomado de spps.com

12 Mayores Ventas por Cliente Adquisición más efectiva Up/Cross Sell más frecuente Salida Más Utilidades Ingresos Utilidades Menores Pérdidas Loss Tiempo Tomado de spps.com

13 Relación de largo plazo Adquisición más eficiente Up/Cross Sell más frecuente Relación más duradera Aún más grandes utilidades Ingresos Profit Menores Pérdidas Loss Tiempo Tomado de spps.com

14 RFM

15 Segmentación RFM El mejor predictor del futuro es el comportamiento pasado. Recency tiempo desde última compra Frequency tiempo entre compras Monetary Value monto de compras RFM Requiere el conocimiento del comportamiento histórico de compra de los clientes. Funciona en cualquier industria. Es la base para cualquier modelo de predicción de comportamiento de clientes, porque se miden 3 dimensiones del comportamiento.

16 Cómo Funciona RFM? Recency Fecha Última Compra Con la última información de compra de los clientes: 03/20/ Se divide la base de datos en 5 segmentos iguales (quintiles). 2 - Número 5 - (Es el más antiguo) - Número 1 - (Es el más reciente ) 11/20/

17 Frecuencia Esta es una medida de cuán importante es el hacer negocios en la mente de los clientes. Ejemplo: Número promedio de días entre compras.

18 Cómo funciona? Días entre Compras Con la última información de compra de los clientes: Se divide la base de datos en 5 segmentos iguales (quintiles). - Número 5 - (Es el más antiguo) - Número 1 - (El más reciente )

19 Base de Datos Analítica Forma de Construir los segmentos R Primer ordenamiento por última compra F Segundo ordenamiento por frecuencia de compra

20 Datos necesarios para segmentar a través de RFM Datos provenientes del POS (Point of Sales) Fecha de la transacción Monto y productos de la transacción Necesitamos identificar al cliente Tarjetas de fidelización Facturas Otros medios de pago: cheque

21 Dificultades con RFM Confiabilidad de los Datos Precios y cantidades negativas Clientes que no existen Disponibilidad de los Datos Gran Cantidad de Transacciones y de Clientes Cientos de Miles de Clientes Millones de Transacciones Registro histórico en el tiempo Teras de Datos

22 DEMO

23 Penta/Analytics: Clientes

24 Industrias donde este análisis aporta valor Industrias con alta cantidad de transacciones (e identificación de clientes) como: Retailers - Supermercados - Home Improvements - Ferreterías - Tiendas por Departamento Bancos Telco Sitios transaccionales WEB Isapres y Clínicas

25 Ventajas del Análisis RFM Para la gestión de clientes, el análisis RFM balancea las tres dimensiones características mas potentes. RFM es de fácil comprensión RFM puede aumentar la performance de campañas o promociones de marketing directo al apuntar a clientes del segmento más alto de todas las dimensiones Puedo identificar y ver la evolución en el tiempo de mis clientes Permite focalizar las medidas de fidelización de clientes

26 Herramientas Analíticas combinadas con RFM Cada segmento posee clientes homogéneos entre si en el ámbito transaccional. Enlazamos la Segmentación RFM con otras aplicaciones analíticas: Análisis de Canasta - Podemos hacer ofertas específicas - Por segmento - Por cliente Detección de Fuga de Clientes Predicción de Compra ante campaña de Marketing Directo

27 Penta/Analytics: Nuestros Servicios Desafíos típicos de los negocios Penta/Analytics Especialistas Tecnologías - Pronósticos de Venta/Demanda - Detección de Fraude - Detección de Fuga de Clientes - Retención de Clientes - Diseño de Promociones/Campañas - Análisis de Canasta - Ejecución de Marketing 1 a 1 - Administración Eficiente de Inventarios - Segmentación de Clientes - Clasificación de Riesgo de Clientes - Evaluación de Campañas Estadísticos Data Miners Administradores y Analistas de BD Consultores Ex-Gerentes de Empresas ARIMA Redes Bayesianas Redes Neuronales OLAP Árboles de decisión Chaid CART Componentes Principales Reglas de Asociación

28 Penta/Analytics: Servicios de Análisis de Información Para la Gestión Consultas:

Fuente: Ventana Research

Fuente: Ventana Research Geobusiness Intelligence Cristián Araneda Hernández caraneda@mapcity.cl LAUC 2008 - Sesion de Ponencias 1 Geobusiness Intelligence Cristián Araneda Hernández caraneda@mapcity.cl LAUC 2008 - Sesion de Ponencias

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